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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김진아 (한양대학교) 고지수 (한양대학교) 이윤지 (한양대학교) 임주연 (한양대학교) 고민삼 (한양대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2021 학술대회 발표 논문집
발행연도
2021.1
수록면
283 - 287 (5page)

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본 논문은 10 개 장르에 대하여 한국, 미국의 인기 유튜브 영상 4,863 개의 섬네일 이미지를 분석하여, 대표 섬네일 스타일을 도출하고 장르별 국가별 주 사용 스타일을 이해하였다. 사전훈련 된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 섬네일 이미지의 시각적 특성을 추출하였고, 계층적 클러스터링을 통해 원본 영상과 편집 효과 사용에 따른 5 개의 대표 스타일 유형을 도출해냈다. 또한, 한국과 미국 국가, 그리고 장르에 따라 주로 사용하는 섬네일 스타일이 무엇인지 통계적 분석을 수행하여 유의미한 관계가 있음을 밝혀냈다. 이러한 본 연구의 결과는 국가 별 장르 별로 영상의 섬네일을 디자인 할 때 어떤 요소들을 고려해야 할지를 보여준다.

목차

요약문
1. 서론
2. 관련 연구
3. 유튜브 섬네일 데이터셋
4. 대표 섬네일 스타일 유형 도출
5. 장르 별 선호 섬네일 스타일 비교
6. 국가 별 선호 섬네일 스타일 비교
7. 결론
참고문헌

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